Als «multiclass-classification» getaggte Fragen

6
Micro Average vs Macro Average Performance in einer Klassifizierungseinstellung für mehrere Klassen
Ich probiere eine Klassifizierungseinstellung für mehrere Klassen mit 3 Klassen aus. Die Klassenverteilung ist verzerrt, wobei die meisten Daten in eine der drei Klassen fallen. (Klassenbeschriftungen sind 1,2,3, wobei 67,28% der Daten in Klassenbeschriftung 1 fallen, 11,99% in Klasse 2 und in Klasse 3 verbleiben) Ich trainiere einen Klassifikator für …
1
Wie viele LSTM-Zellen soll ich verwenden?
Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das definiert ist durch: t - number of time steps n - …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
1
Text-Klassifizierungs-Problem: Ist Word2Vec / NN der beste Ansatz?
Ich möchte ein System entwerfen, das einen bestimmten Textabschnitt kategorisieren und den Kontext identifizieren kann: Wird mit benutzergenerierten Textabschnitten (wie Kommentaren / Fragen / Antworten) geschult. Jeder Gegenstand im Trainingssatz wird mit markiert. Also zum Beispiel ("Kategorie 1", "Textabsatz") Es wird Hunderte von Kategorien geben Was wäre der beste Ansatz, …
3
Beziehung zwischen Faltung in Mathematik und CNN
Ich habe die Erklärung der Faltung gelesen und verstehe sie bis zu einem gewissen Grad. Kann mir jemand helfen zu verstehen, wie diese Operation mit der Faltung in Faltungs-Neuronalen Netzen zusammenhängt? Ist eine filterähnliche Funktion, gdie Gewicht anwendet?
10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 
2
Wann sollte man eine lineare Regression oder eine Entscheidungsbaum- oder eine zufällige Waldregression wählen? [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren . Ich arbeite an einem Projekt und habe Schwierigkeiten …
10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation 
1
Unausgeglichene Daten, die zu einer Fehlklassifizierung des Datensatzes mit mehreren Klassen führen
Ich arbeite an einer Textklassifizierung mit 39 Kategorien / Klassen und 8,5 Millionen Datensätzen. (In Zukunft werden Daten und Kategorien zunehmen). Struktur oder Format meiner Daten ist wie folgt. ---------------------------------------------------------------------------------------- | product_title | Key_value_pairs | taxonomy_id | ---------------------------------------------------------------------------------------- Samsung S7 Edge | Color:black,Display Size:5.5 inch,Internal | 211 Storage:128 GB, RAM:4 …
1
Generieren Sie Vorhersagen, die orthogonal (nicht korreliert) zu einer bestimmten Variablen sind
Ich habe eine XMatrix, eine yVariable und eine andere Variable ORTHO_VAR. Ich muss die yVariable vorhersagen , wobei Xdie Vorhersagen aus diesem Modell orthogonal sein müssen, ORTHO_VARwährend sie so korreliert ywie möglich sind. Ich würde es vorziehen, wenn die Vorhersagen mit einer nicht parametrischen Methode wie erzeugt werden, xgboost.XGBRegressoraber ich …
8 correlation  machine-learning  dataset  logistic-regression  prediction  linear-regression  prediction  dummy-variables  neural-network  image-classification  python  k-nn  python  neural-network  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  image-classification  tensorflow  reinforcement-learning  policy-gradients  machine-learning  decision-trees  neural-network  overfitting  data-analysis  metric  python  scikit-learn  distance  scipy  machine-learning  python  scikit-learn  decision-trees  logistic-regression  keras  image-classification  implementation  machine-learning  python  scikit-learn  random-forest  decision-trees  machine-learning  feature-selection  feature-engineering  word2vec  word-embeddings  natural-language-process  scikit-learn  time-series  clustering  k-means  python  cross-validation  pyspark  statistics  cross-validation  multiclass-classification  evaluation  machine-learning  nlp  machine-translation  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  image-classification  machine-learning  python  similarity  distance  lstm  text  named-entity-recognition  machine-learning  keras  optimization  gan  learning-rate  neural-network  data-mining  dataset  databases  books  neural-network  rnn 
2
SPARK Mllib: Logistische Regression für mehrere Klassen, wie erhält man die Wahrscheinlichkeiten aller Klassen und nicht die oberste?
Ich benutze LogisticRegressionWithLBFGS, um einen Klassifikator für mehrere Klassen zu trainieren. Gibt es eine Möglichkeit, die Wahrscheinlichkeit aller Klassen (nicht nur der Spitzenkandidatenklasse) zu ermitteln, wenn ich das Modell an neuen unsichtbaren Stichproben teste? PS Ich bin nicht unbedingt verpflichtet, den LBFGS-Klassifikator zu verwenden, möchte aber die logistische Regression in …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.